주 의
(편집순서8)
(16 포인트 고딕체)
↑ 7cm
↓
기후 변화 에 의한
기초 생산 력 변화 가 수산 자원
변동 에 미치 는영 향
한국 해양 과학 기술 원
↑ (14포인트 중고딕체) 7cm
↓
기후변화에 의한 기초생산력 변화가 수산자원 변동에 미치는
영향 예측 기획연구
(20 포인트 중고딕체)
(A planning study for predicting the impacts of primary productivity change on potential fishing yield under climate change in the Korean waters)
(16 포인트 신명조체)
↑ 5㎝
↓
2016.10.31
(16 포인트 신명조체)
한 국 해 양 과 학 기 술 원
(20 포인트 중고딕체)
↑
7cm
↓
기후변화에 의한 기초생산력 변화가 수산자원 변동에 미치는 영향 예측 기획연구
(A planning study for predicting the impacts of primary productivity change on potential fishing yield under climate change in the Korean waters)
2016.10
제 출 문
한국해양과학기술원장 귀하
본 보고서를 「기후변화에 의한 기초생산력 변화가 수산자원 변동에 미치는 영향 예측 기획연구」에 관한 연구”과제의 최종보고서로 제출합니다.
2016. 10 . 31
총괄연구책임자 : 유 신 재
총괄연구참여자 : 강 현 우, 장 찬 주, 소 재 귀, 주 세 종 참여연구원 : 김 석 현, 손 영 백,
이 태 희, 김 수 진, Kong Christina Eunjin
안 소 언, 김, 은 영
요 약 문
Ⅰ. 제목
기후변화에 의한 기초생산력 변화가 수산자원 변동에 미치는 영향 예측 기획연구
Ⅱ. 연구개발의 목적 및 필요성 가. 기획연구의 필요성
¡ 한국근해는 전 지구적 평균과 비교해 약 3배가량 빠르게 수온이 상승하고 있으며 기후변화가 진행됨에 따라 해수면 상승, 순환 변화 등 물리적 문제 뿐 아니라 해양생태계의 구조와 기능의 변화도 나타기 시작하고 있다.
¡ 기후변화에 따른 해양 생태계의 구조와 기능의 변화에 따라 어획량과 같은 해양 생태계 서비스도 크게 변할 것이며, 이에 의해 미래의 국가적 식량 조달 등 사회․경제적인 측면에서도 크게 영향을 받을 것이다. 따라서 기후변화에 따른 해양생태계 변화 예측을 통해 중․장기적 국가 계획 수립이 시급하다.
¡ 현재 수산부분의 경우 국가 기후변화대응 종합대책에 포함되지 않았으며 연구 활동이 매우 미약하다. 기후변화에 따른 수산자원 변동은 국가적 차원뿐만 아니라 국제사회에서도 주요 관심사이며 이에 대한 예측 및 대책을 포함한 전반적인 연구가 절실하다.
¡ 한국을 포함한 중위도 해역의 표층 혼합층과 저충 경계면의 기초생산력 변화 예측 연구는 거의 없었으며 전지구 모델의 취약점을 보완할 수 있는 기술이다.
¡ 지역해의 해양생태계 구조변동 분석 및 생태계 예측모델 구축을 위한 기술 개발 및 정보 서비스 운용은 국민들에게 해양을 일차적인 수산업 측면
나. 기획연구의 목적
¡ 다음과 같은 연구 결과를 도출할 수 있는 포괄적인 연구계획을 제시한다.
한국주변해에 적합한 기후·물리·생태 모델의 개발 및 개선을 통하여 미래의 해양식량자원의 양적과 질적 예측도를 작성하고 이를 일반사회와
정책입안자에게 제공할 수 이도록 한다.
다. 기획연구사업 기간
¡ 2016년 8월 1일 ~ 2016년 10월 31일
Ⅲ. 연구개발의 내용 및 범위 가. 세분과제 구분
¡ 기획 사업 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 3개의 세부과제를 구성한다.
- 세부과제 I: 기존 전구 및 지역 모델의 기초생산력 재현력 평가 - 세부과제 II: 지역해의 기초생산력 변화 정밀 예측 기술 개발 - 세부과제 III: 해양식량의 양적 질적 변화 예측도 작성
나. 연구추진 방향
세부관제 I, II, & III 간의 연계
¡ 세부과제 I에서 전구·지역 모델의 재현력 평가를 토대로 문제점을 제시하면 세부과제 II에서 이를 반영하여 기초생산 변화를 예측할 수 있는 지역해 모델을 개발 및 개선
¡ 세부과제 III에서 기존 자료, 현장조사 및 실험을 근거로 기초생산에서 해양식량자원의 양적/질적 변화를 추산할수 있는 알고리듬을 개발
¡ 세부과제 II에서 나온 기초생산변화 예측치에 세부과제 III에서 나온 알고리듬을 적용하여 미래 한국주변해의 해양식량의 양적/질적 변화 예측도를 작성함. 한국주변해의 해양식량의 양적/질적 변화 예측도를 일반사회 및 정책입안자에 배포
¡ 1단계 사업을 기관주요사업으로 시작하고 결과를 토대로 국가 R&D로 전환하여 최종 목표를 달성
Ⅳ. 기대효과 및 활용방안 가. 기대 효과
¡ 선진국은 지역해 연구보다 전구 모델에 치중하고 있으나 지역해는 전세계 어획의 80%이상이 이루어지는 곳으로 지역해 연구는 한국이 선점할 수 있는 분야가 될 수 있다,
¡ 기후변화에 의한 해양식량자원의 양적/질적 변화는 국민들이 관심을 가지는 정보로 과학적으로 생산하여 제공할 수 있다.
나. 활용 방안
¡ 해양의 기초생산력은 해양식량자원의 양적/질적 변동 뿐 아니라 어류개체군의 변동을 결정하며 탄소순환의 중요한 요소로 기초생산의 정확한 예측은 여러 분야에 활용 수 있다.
¡ 지구온난화에 대비한 해양식량의 양적/질적 변화에 대한 예측자료를
확보하여 기후변화협약에 능동적으로 대처 할 수 있는 과학적 기반을 마련 할 수 있다.
목 차
요약문
--- 3제 1 장 서 론
1. 연구개발의 필요성--- 82. 연구 목적--- 10
3. 연구 기획 배경--- 10
4. 세부과제 구성--- 11
5. 연구 추진 계획 및 예산--- 13
제 2 장 세부과제 I: 기존 전구 및 지역 모델의 기초생산력 재현력 평가
1. 연구의 필요성 및 목표--- 152. 국내·외 동향--- 15
3. 연구 내용--- 20
4. 연구 추진계획--- 21
5. 기술 역량 분석--- 22
제 3 장 세부과제 II: 지역해의 기초생산력 변화 정밀한 예측 기술개발
1. 연구 목표 및 내용--- 232. 국·내외 동향--- 25
3. 연구 내용--- 42
4. 연구 추진계획--- 45
5. 기술역량분석--- 46
제 4장 세부과제 III: 기존 전구 및 지역 모델의 기초생산력 재현력 평가
1. 연구의 필요성--- 472. 연구 목표--- 47
3. 국내·외 동향--- 48
4. 연구 내용--- 52
5. 기술 역량 분석--- 54
제 5 장 참고문헌
제 1 장 서론
해양은 인간에게 무궁무진한 자원을 공급하고 있다. 특히 막대한 양의 수산자원은 급속한 인구증가에 따른 막대한 식량 및 영양분(단백질)을 인류에게 공급해 주고 있다. 그러나 무차별한 남획을 포함한 인간활동과 기후변화를 포함한 환경변화로 수산자원의 지속가능 한 활용이 위기를 맞고 있다. 이러한 관점에서 수산자원의 지속가능한 활용을 위해 자원 의 정확한 평가와 관리, 예측은 필수적이다. 특히 기후변화에 따른 수산자원의 변동은 식 량안보와 연결된 중요한 문제로 UN을 비롯한 국제기구에서 인류의 생존과 직결된 범세 계적인 문제로 인식하고 있다. 기초생산의 감소는 어획량의 단순감소라는 양적인 감소 뿐 아니라 필수 영양소의 감소라는 질적인 문제도 수반한다. 그동안 해양식량자원에 있어 양 적문제가 주로 다루어진 반면 최근 질적인 문제도 조금씩 부각되고 있다.
1.1. 경제․산업적 측면
○ 한국근해는 전 지구적 평균과 비교해 약 3배가량 빠르게 수온이 상승하고 있으며 기 후변화가 진행됨에 따라 해수면 상승, 순환 변화 등 물리적 문제 뿐 아니라 해양생태계의 구조와 기능의 변화도 나타기 시작하고 있다.
- 기후변화에 따른 해양 생태계의 구조와 기능의 변화에 따라 어획량과 같은 생태계 서비스도 크게 변할 것이며, 이에 의해 미래의 국가적 식량 조달 등 사회․경제적인 측면에서도 크게 영향을 받을 것이다. 따라서 기후변화에 따른 해양생태계 변화 예측 을 통해 중․장기적 국가 계획 수립이 시급하다.
- 한국 근해는 전 세계적으로도 매우 높은 일차생산력과 수산자원 어획이 매우 활발한 해역에 속하나 주변의 높은 인구밀도, 급속한 산업화 등과 같은 육상 영역의 이용 변 화와 더불어 기후변동 등의 영향으로 최근 수십 년간 종조성의 변화, 양자강 영향권 역에서의 빈산소화, 어업생산량 감소 등의 현상이 진행되고 있음. 따라서 이들 해역의 생태 환경 변동에 대비하기 위한 해양생태계 변동 예측 능력을 향상시킬 필요가 있다.
1.2. 기술적 측면
○ IPCC 등 기존 전구 생태계 모델은 중위도 해역의 기초생산력이 감소할 것으로 예측
하나 한국지역해 기초생산력의 변화의 불확실성이 매우 크다.
- 선진국은 지역해 연구보다 전구 모델에 치중하고 있으나 지역해는 전세계 어획의 80%이상이 이루어지는 곳으로 지역해 연구는 한국이 선점할 수 있는 분야이다.
- 한국주변해는 기후변화 뿐 아니라 인위적 환경 변화에도 크게 영향을 받는 복잡한 환경으로 세계의 다른 지역해 연구를 선도 할 수 있는 분야이다. 특히 해양환경과 수산자원을 연결하는 종합적 연구분야로 KIOST가 선도 할 수 있는 분야이다.
○ 해양생태계 구조 변동의 원인을 규명하고 진단과 예측하기 위해서 기후변화에 따른 해양환경, 생태계 예측 및 진단하는 기술 분야가 절실하다.
- 최신 기후모델들의 상호 비교 프로젝트인 CMIP5, MAREMIP 등을 이용하여 한국근해 의 지역적 모델의 기초생산력 재현력 평가 및 개선 방향 제시가 시급하다.
- 그동안 어획자료를 기준으로 한국주변해의 잠재어획량을 산정하려는 연구가 진행되었 으나 기초생산력을 기준으로한 연구는 매우 부족하다.
1.3. 사회․문화적 측면
○ 현재 수산부분의 경우 국가 기후변화대응 종합대책에 포함되지 않았으며 연구 활동이 매우 미약하다. 기후변화에 따른 수산자원 변동은 국가적 차원뿐만 아니라 국제사회에서 도 주요 관심사이며 이에 대한 예측 및 대책을 포함한 전반적인 연구가 절실하다.
- 해양생태계 구조 변동 분석 및 생태계 예측모델 구축을 위한 기술 개발 정보 서비 스 운용은 국민들에게 해양을 일차적인 수산업 측면 이외에 해양을 이용하는 대국민 삶의 질 향상에 기여할 것이다.
○ 한국주변해의 해양환경, 생태계변화 문제는 향후 우리나라 및 주변국의 사회 적인 관 심사로 대두될 가능성이 있으며 사전에 이 문제에 대한 자료수집, 진단, 예측, 대책을 포 함하는 전반적인 연구가 필요하다.
- 생활수준의 향상으로 국민 개개인의 삶의 질, 즉 쾌적한 환경, 안전한 먹거리, 여유로 운 여가활동에 관한 관심이 커지면서 이와 관련되는 우리나라주변해역 의 해양환경과 생태계의 건강성에 대한 국민적 관심이 날로 증가하고 있으며, 이러한 국민적 관심에 부응하기 위해서는 신뢰성 있는 해양환경, 생태계예측 정보를 국민 및 정책입안, 결정 자에게 제공할 수 있는 해양생태계 예측모델 구축에 대한 연구가 절실하다.
¡ 다음과 같은 연구결과를 도출할 수 있는 포괄적인 연구계획을 제시한다. 한국주변해에 적합한 기후·물리·생태 모델의 개발 및 개선을 통하여 미래의 해양식량자원의 양적과 질적 예측도를 작성하고 이를 일반사회와 정책입안자에게 제공할 수 있도록 한다.
3.1. 원천기술 기본특성
본 “기후변화에 의한 기초생산력 변화가 수산자원 변동에 미치는 영향 예측” 기획연구는 다른 기술에 의존하지 않는 독창성, 어떤 제품을 생산하는 데 있어 없어서는 안될 핵심 성, 다수의 응용기술을 만들어 낼 수 있는 혁신성이라는 3대 기본 원천연구 특성을 지내 고 있다. 기초과학을 바탕으로 향우 제품이나 서비스를 개발하는데 필수 불가결한 독창 적 기술로서 지속적으로 부가가치를 창출하고 다양한 기술 분야에 응용이 가능한 미래 선도형 기술이다.
¡ 대부분의 전지구 모델에서 불확실성과 취약성이 가장 큰 중위도 주변해 생태계 변화 예측기술을 개발하여 다른 기술에 의존하지 않는 신규성 기술을 제공할 수 있다.
¡ 중위도 해역의 표층 혼합층과 저충 경계면의 기초생산력 변화 예측 연구는 거의 없었 으며 전지구 모델의 취약점을 보완할 수 있는 창조적이며 선행특허가 거의 존대하지 않는 기술을 제공할 수 있다.
¡ 현재 선진국 연구가 전지구 예측모델에 집중 되어 있어 지역해 모델을 기반으로 한 고해상도 중위도 생태계 변화 예측 연구는 원천특허 또는 기술 전점에서 효과가 큰 기술일 수 있다.
¡ 본 연구는 수산자원 변동 예측, 잠재생산력 추산, 생태계 변화 예측 등에 응용이 가능 함으로서 다수의 응용기술을 만들어 낼 수 있는 생산성을 제공할 수 있다.
¡ 한국근해는 중위도역 지역해를 대표할 수 있는 해역으로 이 연구 결과는 전세계 수산 자원 생산의 80%가 이루어지는 지역해 생태계 변화를 예측하는 선도 기술이다.
¡ 미래의 해양식량 변동을 예측하는데 있어 필수적 기술임으로 어떤 제품을 생산하는데 있어 필수적이 기술을 제공할 수 있다.
¡ 기후변화에 대한 해양생태계/수산자원 변동 예측은 민간투자가 어려운 공익 부문을
발전시킬 수 있다.
3.2 해양분야 요구특성
¡ 본 연구는 기후변화에 의한 수산자원/생물자원 변동은 미래의 식량안보 및 기후협약 이행과 관련된 국가 해양현안문제를 해결할 수 있으며, 파급효과가 매우 큰 선도 기술 이다
¡ 본 연구는 해양생태계 변화 예측기술과 관련하여 기후변화, 해양물리, 생태계 모델링, 수산자원관리, 수산업 등 해양 제 분야에 적용이 가능한 기술임으로서 해양분야의 다 양한 분야와 산업에 적용할 수 있는 원천특허/기술이전 가능한 기술이다.
¡ 본 연구를 통하여 국가 R&D(해수부 및 타 부처 포함) 및 기관 주요사업을 통해 기 수행되지 않은 기술 및 연구 개발할 수있다.
3.3. 우리원 고유 기능 발전과의 연계성
¡ 본 연구는 해양과기원의 5대 전략목표 가운데 다음 3대 목표와 직접적인 관련이 있는 연구로서 (1) <미래의 바다보기> 기후변화 예측 및 대응 (2) <바다 되살리기> 해양 환경 보전기술 개발 및 해양오염방지 강화 (3) <바다 자원찾기> 지속가능한 해양생태 계 관리 및 미래 유용자원 탐색·활용할수 있는 방안을 도출하자고 한다.
¡ 본 연구는 해양과기원의 20대 성과목표 가운데 다음 7대 목표와 직/간접적인 관련이 있는 연구로서 (1) 한반도 주변해역(동해, 황해, 남해) 해수순환, 물질순환 및 해저지 형 연구 (2) 북태평양 해류변동, 물질교환 해저지형 연구 (3) 해양 기후변화 진단 및 예측기술 개발 (4) 해양관측위성 개발 및 서비스 (5) 한반도 주변해역 생태계 서비스 가치평가 (6) 해양환경 보전기술 개발 (7) 해양변화에 따른 생태계반응 이해 및 대응 기술연구에 기여하는 방안을 도출하자고 한다.
4.1 세부과제 내용 및 구성
¡ 기획 사업 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 3개의 세부과제를 구성한다.
- 세부과제 I: 기존 전구 및 지역 모델의 기초생산력 재현력 평가
- 세부과제 II: 지역해의 기초생산력 변화 정밀 예측 기술 개 - 세부과제 III: 해양식량의 양적 질적 변화 예측도 작성
가. 세부과제 I
나. 세부과제 II
과제명 기존 전구 및 지역 모델의 기초생산력 재현력 평가
연구목표 및 내용
l 전지구 및 지역해 기후모형 평가 기존 문헌 검토 및 평가 전략 수립
l 모형간 차이에 대한 정량적 제시 및 가능한 원인을 파악하여 개선방향 제시
l 기초생산력과 이와 밀접하게 관련된 환경 변수 (해면수온, 혼합층깊이, 클로로필 등)에 대한 전지구 기후시스템모형 (ESM)과 지역기후모형(RCM)의 재현성 평가
과제명 해양식량의 양적 질적 변화 예측도 작성
연구목표 및 내용
l 해양식량의 양적 변화 예측
- 기존 자료에서 한국주변해 먹이망 구조 수립
- 기초생산력의 변화에서 에너지 전달 모델을 이용하여 어류 잠재생산량 예측
l 해양식량의 질적 변화 예측
- 규조류 탄소량과 EPA생산량의 관계의 실험적 계측 - 와편모조류의 DHA 생산효율 측정
- 기초생산력의 변화에 따른 주요 기능 그룹의 기여도 변화 예측
- 한반도 주변해의 EPA, DHA등의 생산량 변화 산정
다. 세부과제 III
5.1 세부과제 간의 연계
l 세부과제 I에서 전구/지역 모델의 재현력 평가를 토대로 문제점을 제시하면 세부과제 II에서 이를 반영하여 기초생산 변화를 예측할 수 있는 지역해 모델을 개발/개선함.
l 세부과제 III에서 기존 자료, 현장조사 및 실험을 근거로 기초생산에서 해양식량자원 의 양적/질적 변화를 추산할수 있는 알고리듬을 개발함.
l 세부과제 II에서 나온 기초생산변화 예측치에 세부과제 III에서 나온 알고리듬을 적용 하여 미래 한국주변해의 해양식량의 양적/질적 변화 예측도를 작성함.
l 한국주변해의 해양식량의 양적/질적 변화 예측도를 일반사회 및 정책입안자에 배포 과제명 지역해의 기초생산력 변화 정밀 예측 기술 개발
연구목표 및 내용
l 한국 지역해 시스템 모형 개선 및 개발
l 우리나라 해역 기초생산력 변동 및 인위적 영양염 유입 영 향 규명
- 과거 30년간 한국 지역해 기초생산력 변동 재현 및 분석 - 물리·생지화학 환경변화에 따른 기초생산력 변동 역학 이해 - 양자강수 변동 및 대기 침적 등에 따른 인위적 영양염 유입 효과 실험 및 분석
l 규조류 내 필수 지방산(EPA) 정량화를 위한 식물플랑크톤 기능군별 기초생산력 산정
- 크기에 따른 식물플랑크톤 기능군 분류 및 규조류를 분리하 여 각 기능군별 기초생산력을 산정함으로써 규조류가 지닌 필 수지방산 정량화
- 규조류에서 생산된 EPA의 상위영양단계로의 이동 모델링
그림 1-1: 세부과제 간의 연계
5.2 연구추진 예산
1 단계 사업을 기관주요사업으로 시작하고 결과를 토대로 2단계 사업을 국가 R&D로 전 환하여 최종 목표를 달성한다.
그림 1-2: 연구추진 (세부과제 I, II & III) 예산계획
제 2 장 세부과제 I: 기존 전구 및 지역 모델의 기초생산 력 재현력 평가
기초생산력 및 이와 관련된 물리 환경에 대한 미래 예측에 대해서는 통계모형을 이용할 수도 있으나 실제로는 수치모형을 이용한 연구가 주를 이룬다. 수치모형을 이용할 경우 모형 결과를 활용하기 이전에 모형이 얼마나 현실을 잘 표현하는 지에 대한 평가가 선행 되어야 한다. 예를 들면 지구온난화에 따른 기초생산력이 변할 것으로 기대되는 데 이러 한 변화를 대한 예측 신뢰성을 높이기 위해서는 과거 또는 현재를 모형이 얼마나 잘 모 사하는 지에 대한 평가가 필요하다. 물론 과거를 잘 재현하는 모형이 미래를 잘 예측한다 는 보장은 없으나, 즉 충분조건이 아니고 필요조건이지만 반대로 현재를 잘 재현하지 못 하는 모형은 미래도 잘 예측하지 못할 수 있기 때문이다.
본 절에서는 기초생산력과 이와 밀접하게 관련된 환경 변수 (해면수온, 혼합층깊이, 클로 로필 등)에 대한 전지구 기후시스템모형(ESM)과 지역기후모형(RCM)의 재현성 평가에 대해 논하고자 한다. 이를 통해 미래 변화 예측 결과를 분석할 때 고려해야 할 사항과 개 선방향을 제시하고자 한다.
2.1 국내 동향
¡ 국내에서는 기상청이 영국해들리센터에서 개발한 HadGEM-AO ESM을 이용하여 대 표농도경로(RCP) 기후변화시나리오 실험을 수행하여 제5차 기후모형비교사업(CMIP5) 에 출품하였다. 이 모형에 대한 품위평가는 현재 연세대와 해양과학기술원이 공동으로 참여한 기상청연구사업에서 진행하고 있다. 평가의 한 예시로 모형에서 모사한 해면수 온(SST)의 오차를 그림 1에 표시하였는 데 19개 기후모형 평균과 관측(OISST)과의 차이를 나타낸다. 또 다른 예로 북태평양 해역(120E~110W & 20N~50N)에 대해 공간 평균한 해양혼합층깊이의 계절변화에 대한 23개 CMIP5 모형의 테일러다이어그램을 그림 2에 나타내었으며 모형에 따라 재현성이 상당히 차이가 남을 나타낸다.
그림 2-1: 전지구 기후모형(CMIP5) 해면수온 오차 (19개 CMIP5 모형 평균 – 관측(OISST).
그림 2-2: 23개 CMIP5 모형의 북태평양(120E~110W & 20N~50N) 혼합층깊이의 계절변화에 대한 테일러다이어그램 평가.
¡ 한국해양과학기술원에서는 기관고유사업의 일환으로 “한반도 해역 생태계 미래변화 예측 I”사업을 수행하고 있으며 한반도 주변해에 대해 해양순환-생태계 접합모형을 구축하여 기초생산력을 포함한 생태계핵심변수에 대한 과거 재현 및 미래 변화 전망 을 제시할 예정이다. 또한 이러한 생태계핵심변수를 계절변화 및 경년변화를 중심으로
그 재현성에 대한 기초 평가가 진행 중이다.
¡ 우리나라 주변해 미래변화와 과거 재현 진단은 주로 물리변수를 중심으로 고찰하였으 며 (Seo et al. 2014), CMIP3 모형 해양혼합층깊이 변화에 따른 기초생산력 변화 연구 (Jang et al. 2011) 등이 있다.
¡ 전구기후모형은 해상도가 낮아서 동해 등 지역해 순환을 적절하게 재현하지 못하는 경우가 많음. 예를 들면 대한해협수송량이 현실에 비해 지나치게 크거나 반대로 지나 치게 작거나 심지어는 동해에서 외해로 수송되는 경우도 있음(Seo et al. 2014) (그림 2-1)
¡ CMIP3 모형에서 모사한 북태평양 겨울 해양 혼합층깊이(그림 2-2)는 쿠로시오 확장 역에서는 관측보다 깊고 오야시오 해역에서는 얕은 쌍극자 형태의 오차 분포를 나타 낸다 (Jang et al. 2011).
그림 2-3: 전구기후모형(CMIP3)에서 계산한 대한해협용적수송량(Sv). 관측 (Fukudome et al. 2010)은 점선으로 표시함
그림 2-4: 11개 CMIP3 모형과 관측(마지막 그림)에서 계산한 20세기 겨울평균 (1-3월) 혼합층깊이(m) 공간 분포(Jang et al. (2011)).
2.2 국외 동향
¡ 다음과 같은 다양한 국제공동프로그램을 통해 체계적인 모형 품위에 대한 평가가 진 행되고 있다.
(1) AOMIP (북극해 모형 상호비교프로젝트)
(2) OCMIP (해양 탄소순환 모형 상호비교프로젝트)
(3) MISOMIP (빙상-해양 모형 상호비교프로젝트) - 지구온난화에 따른 해수면 상승 이 해와 예측에 중요하고 불확실성이 큰 빙상(ice sheet), 특히 서남극해 빙상은 현존 기후모형이 잘 모사하지 못함. MISOMIP은 이러한 문제를 진단하고 개선하기 위한 국제 모임임
(4) OMIP (해양순환모형 상호비교프로젝트)
(5) MAREMIP (해양 생태계 모델링 상호비교프로젝트) - 해양 생태계 모델을 둘러싼 공 동체를 구축하고 모델러와 관찰자 간의 상호작용 및 목표로 하는 관측 의 개발을 촉진을 도우는 국제 모임임.
¡ Nevison 등 (2015)은 해색자료 등을 이용하여 지구시스템모형에서 모사한 기초생산력 을 포함한 해양 생지화학 요소를 평가하여 모형 오차의 원인이 북반구에서는 net
primary production과 심층대류가 과소평가되었기 때문으로 주장하였다.
그림 2-5: 연평균 순기초생산 (mg C m-2 day-1). (위) MODIS-Aqua 자료를 이용 한 VGPM 모형 결과 및 SeaWiFS 자료를 이용한 SPGANT 알고리즘 결과, (중 간 및 아래) 지구시스템모형 결과 (1997-2005년 평균).
¡ Collins 등 (2011)은 영국해들리센터모형(HadGEM2)의 해양생지화학 과정을 평가하였 으며 영양염이 부족한 환경인 해양자이어 내부에서는 모형 재현성이 낮음을 발견하였 다.
그림 2-6: 연평균 클로로필 분포(로그스케일): (위) 모형, (아래) 관측
¡ Lin 등 (2013)은 5개 CMIP5에서 모사한 열대인도양 클로로필 농도의 계절변화, 경년 변화를 관측과 비교한 결과 연평균 클로로필을 CMIP5모형이 대체로 0.1 mg m-3이상 높게 모사하고, 특히 동적도인도양에서 0.3 mg m-3 이상 높게 모사함을 밝혔음. 분석 결과에 따르면 여름과 겨울에 인도양쌍극자(IOD)와 클로로필이 유의한 관련성이 5개 CMIP5 모형 모두에서 나타남. 즉 동남인도양 해면수온이 상대적으로 낮은 양의 IOD 시기에는 동적도인도양 클로로필이 상대적으로 높게 나타남.
그림 2-7: 연평균 클로로필(mg m-3)분포: (왼쪽) 관측(SeaWiFS), (중간)모형평균, (오른쪽) 모형평 균 - 관측.
기초생산력 등 생태계와 밀접한 연관이 있는 환경변수를 핵심변수 설정하여 공간분포, 시 간변화 등에 대해 관측자료와 차이 분석에 더하여 통계분석을 통해 현존하는 전구 및 지 역기후모형의 문제점을 진단하고 가능한 개선책을 제시하고자 한다.
3.1 자료 수집 및 특성 분석
다양한 모형비교사업 자료와 관측 및 재분석 자료 수집 (1) 아래에서 설정할 핵심변수 중심으로 자료 수집
(2) 각 자료의 수평 해상도, 연직 층수, 자료 기간 등 기본 특성 분석
3.2 핵심변수 설정
기초생산력 평가에 중요한 물리 및 생태변수를 핵심변수로 설정함. 예로 다음과 같은 변수를 들 수 있음.
(1) 해면수온 (2) 성층
(3) 염분
(4) 해양혼합층 깊이 (5) 유광층 깊이 (6) 클로로필 (7) 기초생산력
(8) 용존무기질소 등 영양염
3.3 모형재현성 평가
(1) 단순 비교- 정점 관측 자료 또는 단면 비교
(2) 공간 분포 비교– 경험직교 함수 등을 이용하여 특징적인 공간분포를 파악하여 비교 예. 북태평양순년진동(PDO), 엔소(ENSO) 등 한반도 주변해에 중요한 영 향을 미치는 자연변동성의 공간분포를 기후모형이 얼마나 현실적으로 모사하 는 지를 경험직교함수 등을 이용해서 평가,
(3) 테일러다이어그램 – 상관성, 오차, 진폭을 동시에 비교가 가능함 (4) 시간 변화 비교 - 계절, 경년 및 장기 선형추세
3.4 모형 종합 진단 제시
¡ 위에서 제시한 다양한 모형재현성 평가에 근거하여 각 핵심변수에 따른 여러 모형 의 품위 평가표 작성
¡ 핵심변수에 대해 각 모형이 어느 정도 차이가 나는 지 또는 일치하는 지를 모형간 표준편차 및 부호 일치성 등을 조사
¡ 필요한 경우 모형 결과가 차이가 나는 원인 또는 역학과정에 대한 원인 조사
¡ 서울대, 기상청 등 국내 관련 연구기관과 자료 및 공동 분석 추진
¡ 세부 내용을 관측/재분석 자료 수집 및 분석, 전구 모형 자료 분석, 지역모형 자료 분 석 3 부분으로 나누고 최종적으로는 현재 기후모형의 문제점을 종합적으로 제시하고 가능하면 개선방향을 제시하고자 함
5.1 현 기술 수준 및 경쟁력 비교
모형 개발은 계산 및 인적 자원이 여전히 제한적이어서 한계가 있으나, 모형 진단 및 문 제점 분석은 상당히 활발하게 진행되고 있음
5.2 미래 비젼
기후변화가 일으킬 지역해 생태계 변화를 파악하고 예측함이 효율적인 생태계 기반 관리 정책 수립에 중요하므로, 우리나라 주변해에 초점을 둔 광역해 및 지역해에 적절한 모형 개발과 이를 활용한 연구가 활발히 진행될 것으로 전망함
제 3 장 세부과제 II: 지역해의 기초생산력 변화 정밀한 예측 기술개발
1.1 연구의 필요성
가. 한국 지역해 물리-생지화학 결합 해양시스템 모형 구축
○ 지금까지는 해양의 순환 예측과 생태계 예측이 별개의 주제로 다루어져, 생태계 변동/
변화 예측에 필요한 물리적 인자들은 생태계의 변동/변화를 유발하는 외적인자로만 인식 함.
○ 해양 생태계의 변동 및 변화는 해양의 물리적 환경 변동 및 변화와 맞물려 돌아가는 하나의 시스템이므로 이들 간의 상호 작용을 고려하여 해양 물리 모형과 생지화학 모형 을 결합한 해양시스템 모형을 구축할 필요가 있음.
○ 특히 기초생산력은 빛과 영양염에 가장 민감하고, 해양환경인자인 수온 및 염분, 그리 고 해양순환에 밀접하게 연관되어 있으며, 이들 해양환경인자들은 기후변화 및 인위적 변 동요인에 크게 영향을 받기 때문에 한국 지역해 물리-생지화학 결합 시스템 모형은 복잡 한 외부 인자들의 복합적 변동을 고려할 수 있는 최적의 도구임.
○ 최근 들어 이런 해양시스템 모형의 근간은 다양하게 개발이 되었지만 이를 실제 해역 에 적용하여 현실을 반영할 수 있는 수치적분 결과를 얻는 것은 쉽지 않은 일이며, 이는 지속적으로 관측자료와 비교 분석함으로써 꾸준히 개선, 세련화해야 할 도구임.
나. 기초생산력 변동 및 인위적 영양염 유입 영향 연구의 필요성
○ 기후변화 및 인위적 변동과 관련하여 우리나라 주변해역의 주요 환경변화요인은 전지 구적인 온난화와 더불어 나타나는 양자강수의 직접적인 해양배출 변동성과 그에 따른 영 양염 공급 변동 및 대기를 통한 침적 변동임
○ 싼샤댐 건설 이후 양자강 담수유출 감소는 하구의 생산성과 생태계 구조에 변화를 초 래하고 있으며, 이런 담수 유입의 변화가 황해 전체 생태계에 미치는 영향에 대해서는 아 직까지 잘 모르고 있음(Yoo, 2010).
및 시나리오에 따른 실험을 통해 이해할 필요가 있음
○ 실험을 통해 각 변수들 간의 연결 역학을 이해함으로써, 변화를 유발하거나 변화에 반 응하는 피드백 과정 및 영향 등을 파악하고 이를 통해 기초생산력 변동성에 수반되는 각 종 원인과 대응 방안 등을 수립할 수 있는 과학적 기초자료를 제공할 수 있음.
다. 기초생산력 변화 예측
○ 기초생산력을 산정하는 데 있어 위성을 활용한 간접적인 추정방법의 한계를 극복하고, 수층 내에서의 생산력 변동을 산출할 수 있는 3차원 모형의 과거변동성 재현 성능을 개 선할 수 있는 자료 비교 검증 및 모형 개선 연구가 필요함.
○ 현재의 기초생산력 변동성을 비교적 잘 재현할 수 있는 물리-생지화학 결합 한국 지 역해 시스템 모형을 이용하여, 향후 기후변화 시나리오에 따른 미래 변동성을 에측 평가 하며, 수산자원 관리 및 해양환경 보전 계획 수립에 이용할 수 있는 과학적 자료 생산 기 반이 필요함.
1.2 연구 목표
○ 한국 지역해 시스템 모형 개선 및 개발
- 기존 물리-생지화학 결합 동아시아 해양시스템 모형 (MESEA)의 기초생산력 도출 및 재현 평가를 통한 모형 개선
- 저서생태계 모듈 접합 및 영역 확장 개발
○ 우리나라 해역 기초생산력 변동 및 인위적 영양염 유입 영향 규명 - 과거 30년간 한국 지역해 기초생산력 변동 재현 및 분석
- 양자강수 변동 및 대기 침적 등에 따른 인위적 영양염 유입 효과 실험 및 분석
○ 규조류내 필수지방산(EPA) 정량화를 위한 식물플랑크톤 기능군별 기초생산력 산정 - 크기별 식물플랑크톤 기능군 분류 및 규조류 포함 기초생산력 산정
- 규조류내 함유된 필수지방산(EPA) 정량화 기법 개발
2.1 물리-생지화학 결합 해양 시스템 모형 가. 유럽연합: MEECE
○ MEECE (Marine Ecosystem Evolution in a Changing Environment)는 예측모델을 활용하여 해양생태계에서 기후인자(산성화, 빛, 순환, 온도) 및 인류 활동(어류, 오염, 외 래종의 침입, 부영양화)이 생태계에 미치는 영향을 알아보기 위한 유럽 FP7 (7th Framework Programme for Research Technological Development) 프로젝트로써(<그림 3-2-1>) 대상해역은 유럽 9개 해역이며, 영국 PML (Plymouth Marine Laboratory)의 주 도하에 유럽의 6개 연구기관이 참여하여 2008년∼2012년 동안 진행되었음.
○ MEECE의 목적은 해양생태계모델 기반 예측 관리도구들을 개발하며, 전지구적 기후 변화의 가능한 미래 시나리오에 기반을 둔 광범위한 생태계 상태 지수들(ecosystem status indices)을 예측하기 위한 수단을 제공함으로써 EU의 MSFD (Marine Strategy Framework Directive)에 기여하는 것임.
○ <그림 3-1>은 MEECE 프로젝트의 연구 관심해역이며, <표 3-1>은 지역해별로 해수 순환 모델과 생태계 모델 및 프로젝트를 수행하고 있는 연구기관, 그리고 검증 여부에 대 하여 제시하고 있다. 검증은 주로 위성사진 및 관측 자료를 바탕으로 이루어졌다.
그림 3-2: MEECE 연구 해역(www.meece.eu/regions.html)
표 3-1: 지역해별로 해수순환 모델과 생태계 모델 및 프로젝트
나. MEECE에서 사용되는 모델들 (1) POLCOMS-ERSEM
○ POLCOMS-ERSEM은 해양산성화, 기후변화, 인간 활동 등이 북서쪽 유럽 대륙붕 바 다(European Shelf Sea)의 생산성 및 탄소, 질소 순환에 미치는 영향을 이해하기 위하여 PML (Plymouth Marine Laboratory)에서 개발한 모델.
○ 계산 영역은 북서유럽 대륙붕과 대서양 가장자리를 포함하는 20°W∼13°E, 40°S∼
65°N이다. ERSEM (European Regional Seas Ecosystem Model; Baretta et al., 1995)의 Region Hydrodynamic Ecology Institute Validation North Sea
ECOSMO Univ. of
Hamburg O Barents Sea
Baltic Sea
NW European Shelf POLCOMS ERSEM PML O Atlantic marines
Bay of Biscay ROMS NPZD AZTI O Adriatic Sea POM BFM Univ. of
Bologna O North Aegean Sea POM ERSEM HCMR O Black Sea POM BimsECO METU O
생물학적 상태 변수는 화학양론(stoichiometry)으로, 예를 들어 규조류(diatoms)는 탄소, 질소, 인, 규소의 함량으로 정의됨
(2) ECOSMO
○ ECOSMO (ECOsystem MOdel) 모델은 북해(North Sea), 발트해(Baltic Sea), 바렌츠 해(Barents Sea)에서 생물-물리학적 과정 및 하위영양단계 생태계 역학을 이해하기 위한 모델. 유체역학모델인 HAMSOM (HAMburg Shelf Ocean Model)에 동적열역학 해빙 모 듈(Schrum & Backhaus, 1999)과 생물모듈(Schrum et al., 2006)을 접합한 모델이다.
○ ECOSMO의 목적은 하위영양단계에서의 계절 및 경년 변화에 따른 조석, 성층, 혼합 등의 물리 과정을 이해하고, 바람, 기온 등의 대기에 의한 영향과 강에서 유입된 영양염 등 인간에 의한 영향을 모의하는 것이다.
○ 사용된 변수는 크게 수리 영역과 생태역학으로 나눌 수 있다. 수리영역은 수온, 염분, 해수위, 연직혼합계수, 운송(transport), 난류 대기-해양 교환(turbulent air-sea exchange), 빙하역학 등을 포함하며, 생태변수는 질산염, 암모늄, 아질산염, 인산염, 규산 염, 생물기원 단백석(biogenic opal), 산소, 쇄설물, 식물플랑크톤(규조류, 편모조류), 소형 및 대형 동물플랑크톤 등이다.
(3) ROMS-N2P2Z2D2 접합모델
○ ROMS-N2P2Z2D2 접합모델은 Kone et al.(2005)에 의해 개발되었고, 현재는 IRD (Institution in Research for Development)에서 관리하고 있다.
○ 하천 유량에 의한 염분성층(haline stratification)과 영양염 유입, 경사면에서의 중규모 활동성, 혼합 또는 성층과 같은 비스케 만의 여러 가지 수리-기후 과정들이 플랑크톤 생 산력과 역학에 고도의 변동성을 일으키는 것으로 간주되고 있다.
○ ROMS-N2P2Z2D2의 목적은 ①플랑크톤 생산력과 생태계 구조의 계절/경년 변동성 및 비스케 만에 지배적인 또는 국한되는 과정에 대한 이해, ②시나리오 시뮬레이션을 통 하여 기후변화 충격과 인위적인 효과가 표영생태계 플랑크톤 생산성과 구조에 미치는 영 향을 분석, ③하천 유입에 의한 부영양화와 같이 인위적인 요인이 표영생태계에 미치는 영향을 분석하는 것 등이다.
암모늄(NH4+)로 총 8개의 변수다.
(4) POM-BFM
○ POM-BFM은 Princeton Ocean Model (POM; Blumberg & Mellor, 1983)과 Biogeochemical Flux Model (BFM)을 접합한 모델로, 해수순환과 기후패턴, 부영양화, 어 업 등의 영향을 검토하기 위해 OSMOSE와도 접합되었다.
○ 아드리아해(Adriatic Sea)를 대상으로 이탈리아 볼로냐 대학교(University of Bologna) 에서 POM-BFM 모델을 적용하였다. 사용된 변수는 다음 <표 3-2>와 같다.
표 3-2: POM-BFM 모델변수
(5) POM-ERSEM
○ POM-ERSEM은 POM과 ERSEM을 접합한 모델로 위의 POM-BFM과 마찬가지로 해양 순환, 기후패턴, 산성화, 부영양화, 어업의 모의를 위하여 OSMOSE 모델과 접합하 여 사용한다.
모델변수
Nutrients
Nitrate Ammonium Phosphate Silicate
Phytoplankton
Diatoms (Chl-a, C, N, P, Si)
Nanophytoplankton (Chl-a, C, N, P) Picophytoplankton (Chl-a, C, N, P) Dinoflagellates (Chl-a, C, N, P)
Heterotrophs
Heterotrophic nanoflagellates (C, N, P) Microzooplankton (C, N, P)
Mesozooplankton (C) Bacteria (C, N, P)
Non-living organic matter
Particulate (C, N, P, Si) Labile dissolved (C, N, P) Semi labile dissolved (C) Refractory dissolved (C)
Benthic Benthic organic matter (C, N, P)
○ HCMR (Hellenic Centre for Marine Research)이 북에게해(North Aegean Sea)에 적 용하였으며, 사용한 변수는 <표 1-1-2>에 나와 있는 POM-BFM의 변수와 같다. 검증에 는 Cost function (Moll, 2000)을 사용하였다.
(6) POM-BimsECO
○ POM-BimsECO는 터키 중동기술대학(Middle East Technical University, METU) IMS (Institute of Marine Sciences)에서 개발하여 사용하고 있다.
○ POM-BimsECO는 흑해에서 기후변화, 생태계 영양상태 변화, 그리고 흑해 생태계에 대한 이 두 인위적인 압력의 서로 다른 조합들에 대해 생물체 및 생태계가 어떻게 반응 하는가에 대한 새로운 정보를 얻는데 목표를 두었으며 사용된 변수는 <표 3-3>과 같다.
표 3-3: POM-BimsECO 모델 변수
영양단계 표기 모델변수
영양단계 - 0
N 질산염 ( )
A 암모늄 ( )
DON 용존무기질소 ( )
D 불안정한 표영 쇄설물
(labile pelagic detritus; )
영양단계 - 1
Ps 작은 식물플랑크톤(small phytoplankton, , )
Pl 큰 식물플랑크톤(large phytoplankton, , )
또는 대안으로 P1 규조(Diatom)
P2 와편모조류(Dinoflagellates)
P3 작은 식물플랑크톤(small phytoplankton) P4 석회비늘편모류(Coccolithophore)
영양단계 - 2
Zs 소형 동물플랑크톤(microzooplankton) Zl 중형 동물플랑크톤(mesozooplankton)
Zn 편의적 종속영양 와편모조류 (opportunistic heterotrophic dinoflagellate) Noctiluca scintillans
Za 젤라틴질 육식동물(gelatinous carnivore) Aurelia aurita Zm 젤라틴질 육식동물(gelatinous carnivore) Mnemiopsis
leidyi
(7) ROMS-BIOBUS
○ ROMS-BIOBUS (BIOgeochemical model of the Benguela Upwelling System)는 프 랑스 IRD (Institute Research Development)에서 개발하였다.
○ ROMS-BIOBUS의 목적은 첫째, 벵겔라(Benguela) 용승지역의 해양생태계와 기후 외 력(대양순환, 기후, 해양산성화, 해양 탈산소화(ocean deoxygenation))에 대한 생태계의 반응에 대한 지식을 증진하는 것이다.
○ 둘째는 물리-생지화학이 결합된 다음 세 가지 모델 계산, ①기후외력(5년간), ②IPSL- 과거 외력을 주는 시나리오(LU20C2, 1980∼2000), ③IPSL-미래 외력을 주는 시나리오 (LUA1B2, 2080~2100)에 대한 예측을 수행하는 것이다.
○ 그 외에 「①남아프리카 서쪽 해안에서의 저산소 수괴 기원은 무엇인가? ②어떤 물리 /생지화학 결합 기작이 빈산소(hypoxia)의 계절 및 경년 변동을 일으키는가? ③물리적 변 화가 해양의 질소순환 및 질소의 손실에 미치는 영향, 그리고 탈질소반응(denitrification) 과 혐기성 암모니아 산화(anammox: ANaerobic AMMonium OXidation)과정의 합작에 미치는 영향은 무엇인가? ④이 지역에서 물리적 변화가 온실가스인 아산화질소(N2O)의 대기-해양 플럭스에 미치는 영향은 무엇인가?」 등의 문제들을 이해하는 데 목표를 두었 다.
○ 사용된 변수는 식물플랑크톤(S, L), 동물플랑크톤(S, L), 쇄설물(S, L), 질산염(NO3-), 아질산염(NO2-),암모늄(NH4+),용존유기질소(DON), 아산화질소(N20),산소, 총무기탄소 (TCO2),총알칼리도(TALK), 표층 pCO2로 총 15개의 변수다.
나. 유럽연합 : MEECE 외 모델들
(1) ERSEM (European Regional Seas Ecosystem Model)
○ ERSEM은 온대 대륙붕 해역의 생태계를 형성하는 핵심 과정을 올바르게 표현하는 데 필요한 고도의 기능이 포함된 NPZD 타입 모델이다. 그 주요 특징은 플랑크톤 군집의 복 잡성, 미생물 고리(microbial loop), 다양한 영양염의 화학량론, 다양한 탄소-엽록소 비율 과 저서생물의 생화학 및 생태학적 프로세스의 포괄적인 기술 등이다. ERSEM 모델의 순환단위(unit of currency)는 탄소, 질소, 인, 규소, 산소이다.
○ ERSEM은 수온, 염분, 혼합 등의 해수순환을 계산하는 난류모델(GOTM) 및 3차원 순 환모델(POLCOMS, NEMO) 등 여러 모델과 접합될 수도 있고 'Aquarium' 모드로 독자 적으로 운용될 수도 있다. <그림 3-3>은 ERSEM의 모식도이다.
○ ERSEM 또는 이와 비슷한 BFM 모델은 열대 용승(tropical upwelling)과 빈영양상태 (oligotrophic)를 포함하는 다른 생태계 그리고 전지구 모델에도 성공적으로 적용되었다.
또한, 최근에는 정보가 가용해짐에 따라 탄산염 체계(carbonate system) 처리과정을 추가 하면서 미래 산성화 예측 능력을 갖게 되고 탄소가 생태계에 미치는 영향 과정을 계산할 수 있게 되었다(<그림 3-4>).
그림 3-4: BFM 모델의 변수
(2) ERGOM
○ ERGOM (Ecological ReGional Ocean Model)은 발트해 생태계를 구현하기 위해 Neumann et al.(2002)에 의해 개발된 하위영양단계 모델이다.
○ ERGOM은 광합성(photosynthesis), 섭식(grazing), 호흡(respiration), 사망률 (mortality), 무기질화(mineralization), 질산화(nitrification), 탈질소 반응(denitrification) 등 의 생지화학 과정에 기인하는 해양생태계 상태 변수의 행태를 대하여 수학적으로 기술한 다. 사용되는 변수는 10가지로 <표 3-4>와 같다.
○ ERGOM의 과정에 관한 모식도는 <그림 3-5>과 같다. ERGOM은 질소 기반이며, 인/
산소의 평형은 질소의 화학량론적 레드필드 비(Redfield Ratio)에 따라 정해진다. 용존산 소 농도가 탈질소 반응과 질산화 반응과 같은 과정을 제어한다. 황화수소(hydrogen sulfate)는 산소평형을 맞추기 위해 포함된다. 퇴적물 내의 쇄설물(detritus)은 해저면 유 속에 따라 묻히거나 무기질화 되거나 수주(water column) 속으로 재부유(resuspension) 된다.
표 3-4: ERGOM 모델변수 모델변수
Dissolved Nutrients
Nitrate Ammonium Phosphate Phytoplankton
Diatoms (grow in nutrient-rich condition) Flagellate (grow in nutrient-poor condition)
Blue-green algae (cyanobacteria, fix atmospheric nitrogen) Zooplankton (graze on phytoplankton)
Detritus (dead plankton, some of which enter the sediment) Dissolved oxygen
Detrital sediment
그림 3-5: ERGOM의 과정에 관한 모식도 (3) OSMOSE
○ OSMOSE 모델은 상위영양단계의 Multi-species IBM (Individual-Based Model) 모델 로, 하위영양단계 모델로는 ROMS-NPZD, BFM, ERSEM과 접합되어 사용되고 있다. 아 프리카의 벵겔라 남부, 페루의 훔볼트 북부(Northern Humboldt), 캐나다의 조지아 해협 (Strait of Georgia), 프랑스의 라이언 만(Gulf of Lions) 등에 적용되었고 MEECE 프로젝 트에서는 에게해, 아드리아해, 북해 등의 해역에 적용되고 있다.
○ End-to-End모델의 예: Traverse et al.(2009)은 하위영양단계 역학모델인 ROMS- N2P2Z2D2와 상위영양단계모델인 OSMOSE를 접합하여 End-to-End 모델을 만들었으며 이를 벵겔라 남부 생태계에 적용하였다. 두 모델은 양방향 및 크기 기반의 포식과정으로 접합되었다(<그림 3-6>). 일방향과 양방향 접합이 풍도(abundance)와 먹이 그물의 구조 와 기능에 영향을 줄 수 있음을 밝히면서 어업과 기후변화에 대한 영향을 살펴보기 위해 서는 모델의 구조에 대해서 면밀히 검증할 필요가 있다고 주장하였다.
그림 3-6: End-to-End 모델 예시(ROMS-PLUME, OSMOSE 접합모델) (4) OPEC 프로젝트
○ 최근 EU는 GMES (Global Monitoring for Environment and Security)의 일환으로 PML 주도하에 2012년부터 영국, 덴마크, 이탈리아, 그리스, 터키, 독일 등 6개국이 참여 하는, 4개 지역(북해, 발트해, 지중해, 흑해)을 중심으로 현업 생태계 예측 모델의 개선을 위한 OPEC (OPerational ECology) 프로젝트를 시작하였으며, 이 프로젝트의 핵심 내용 은 신속 생태환경 진단 및 평가와 계절 예측성 개선이다. 사용되는 지역별 모델링시스템 은 다음 <표 1-1-5>와 같다.
표 3-5: OPEC 프로젝트의 지역별 모델링시스템
다. 미국
(1) EwE (Ecopath with Ecosim)
○ EwE 모델은 전 영양단계를 포함하는 생태계 모델로써 생태계 구조 모델인 Ecopath
지역 수리모델 LTL 모델 HTL 모델 자료동화체계
발트해 HRM ERGOM SMS EnOI
북동 대서양 NEMO_shelf ERSEM ECOSIM, Size-Spectra SEEK
지중해 OPA BFM ECOSPACE 3D Var
POM ERSEM Anchovy IBM(Aegean) SEEK
흑해 POM BIMS-ECO BIMS-ECO-FISH
ECOSIM SEEK
와 생태계 시간 역학 모델인 Ecosim, 그리고 시공간 역학 모델인 Ecospace가 함께 구성 되어 있다(www.ecopath.org).
○ Ecopath는 Christensen & Pauly(1992)에 의해 개발된 모델로써 ①생태학적인 의문에 답을 주며, ②어획의 생태계 영향을 평가하고 ③관리 정책의 옵션을 제공하며, ④해양보 호구역의 영향을 평가하고 설정하며 ⑤환경 변화의 영향을 평가하는 기능을 가지고 있다.
○ Ecosim은 Walters et al.(1997)에 의해 개발된 모델로써 Ecopath에서 추정된 결과를 바탕으로 어획과 환경의 변화가 생태계에 미치는 영향을 역학적 시뮬레이션으로 보여준 다(이성일, 2008).
○ Ecospace는 Ecosim의 모든 핵심요소들을 추가한 Ecopath의 역학, 공간 버전이다. 이 모델은 생체량을 격자 맵에 역학적으로 배정한다.
(2) End-to-End model의 예
○ ROMS+NEMURO(NEMUROMS) 모델은 NOAA Fisheries service에서 기후변화가 어 류에 어떠한 영향을 미치는지 이해하고, 경영·관리 측면에서 생태계 특성을 고려하기 위 하여 3D ROMS 해수순환 모델과 NEMURO 하위영양단계모델, Multi-species IBM (Individual-Based Model) 상위영양단계 모델을 접합한 모델이다(<그림 1-1-12>).
○ 이 모델은 해수순환 모델 계산이 수행되어진 후 하위․상위영양단계가 계산되는 일방 향 모델이었으나, 최근에는 피드백 단계를 추가하여 양방향 모델로 개선되었다. 계산 영 역이 넓은 경우, 컴퓨터 성능에 제한을 받으나 보다 현실적인 결과를 보여준다.
그림 3-7: End-to-End 모델 예시(ROMS-NEMURO, IBM 접합)
라. 일본 (1) NEMURO
○ NEMURO 모델(North Pacific Ecosystem Model for Understanding Regional Oceanography)은 PICES CCCC (The North Pacific Marine Science Organization, Climate Change and Carrying Capacity)의 MODEL Task Team이 태양복사 에너지와 표층수온 자료를 사용하여 해양의 하위영양단계의 인자들 사이의 상호작용을 효과적으로 이해하기 위하여 개발하여 2000년 NEMURO 워크숍에서 발표한 모델이다.
○ 해양의 하위영양단계 생태계를 기반으로 하여 11가지의 인자들, 질산염, 암모늄, 입자 성 유기질소, 용존성 유기질소, 입자성 유기규소, 규산염, 소형 및 대형 동․식물플랑크톤 생체량, 포식형 동물플랑크톤에 대한 초기 값과 이들 사이의 변동과정으로 구성되어 있 다. <그림 3-8>에 NEMURO 모델의 11개 인자 간의 관계의 모식도를 제시하였다(Kishi et al., 2007).
그림 3-8: NEMURO 모델의 11개 인자 간의 관계의 모식도 마. 호주
(1) Atlantis Ecosystem Model
해 개발된 모델로서, 해양생태계의 생물-물리 모델 뿐 아니라 연안개발, 환경변화, 오염 등이 사회․경제에 미치는 영향을 평가하는 산업 요소모델(industry sub-model)이 함께 구성되어 있다. 주로 호주의 온대지방과 남아메리카 해역에서 사용되고 있다.
○ 모델의 전반적인 구조는 관리전략 평가(Management Strategy Evaluation, MSE)를 기반으로 하고 있으며, 시뮬레이션의 주요 단계마다 하위모델들이 존재한다(<그림 3-9>).
○ 본 모델은 지리적, 생태적 특징에 따라 폴리곤(polygons)의 형태로 격자를 구성하고, 수심(depth)에 따라 소비와 생산, 포식, 회유(migration), 가입(recruitment), 사망률 등의 생물-물리환경을 표현한다(<그림 3-10>).
그림 3-9: Atlantis 모델의 구조 - 관리전략 평가 사이클 기반
그림 3-10: Atlantis 모델의 구조
(2) Chesapeake Atlantis Model (CAM)
○ CAM은 Atlantis 모델을 사용하여 체사피크만(Chesapeake Bay)의 관리전략 평가를 수행하기 위해서 현재 개발 중인 모델이다.
○ 체사피크만의 생물-물리환경뿐 아니라 관리 및 규정과 관련된 프로세스를 모의함으로 써 의사결정자에게 합리적인 의사 결정을 위한 정보를 제공하게 된다(<그림 3-11>;
chesapeakebay.noaa.gov).
그림 3-11: CAM의 구조 - 관리전략 평가 사이클 기반 2.2 국내 연구동향
가. 한국해양과학기술원
○ 한국해양연구소(1993, 1994)는「생태계 모델링에 의한 해양 생태계 동태 연구」사업에 서 2년에 걸쳐 자연변화가 해양생태계의 구조와 기능에 미치는 변화, 궁극적으로 해양생 물의 자원량과 생산량에 미치는 영향을 예측하기 위하여 기존 모델(Evans & Parslow, 1985; Fasham et al., 1990; Walsh, 1975; Hoffman & Ambler, 1988)을 분석 및 적용하였 다.
○ 한국해양연구원(2005)은「새만금 해양환경보전대책을 위한 조사 연구(4차년도)」에서
새만금 개발 형태 및 수문 개방시 유출수 오염 정도에 따른 생태계의 변화 예측 시나리 오에 대한 생태계모델링 실험을 실시하였다.
○ 해양연구원(2006)은 「싼샤댐 건설로 인한 남해(동중국해)의 해양환경 영향연구」에서 상위영양단계에 Ecopath 및 Ecosim 모델을, 하위영양단계에 NEMURO 모델을 사용하여 생태계 모델링 실험을 실시하였다.
○ 한국해양연구원(2010)은 「기후변화에 따른 남해(동중국해 북부)의 해양환경 및 생태 계 변동 연구」에서 해양생태계와 관련하여 동중국해 북부 해역에서 ①영양염의 계절 변 화와 연 변화, ②하위영양단계 생태계의 특성 변동, ③살오징어 유생의 수송 및 변동을 파악하고 ④지구시스템 모델을 이용하여 동중국해의 일차생산 변화를 전망하였다.
나. 국립수산과학원
○ 국립수산과학원(2010)은 「생태계모델 구축연구」를 통하여 생태-유체역학 모델 (Eco-Hydrodynamic Model)을 이용하여 지구온난화에 따른 수온상승으로 인한 황해 및 동중국해의 해수 순환의 변화를 시뮬레이션하고, 이를 바탕으로 생태계 변화를 예측하는 실험을 수행하였다.
○ 그 외에도 생태계모델을 이용한 수질관리 연구(박성은 등, 2010)나 생태계모델을 이용 한 어장관리 등의 모델 적용 연구를 계속해오고 있다.
다. 국가수리과학연구소
○ 국가수리과학연구소에서는 2009년부터 융복합수리과학연구부 주관 하에 가상생태계연 구팀을 구성하여 가상생태계(virtual ecosystem) 모델 개발 사업을 실시하고 있으며, 녹조 모델링, 생물막 모델링, 어류행동, 포식자-피식자 동역학, 환경오염과 생물의 행동 특성 등을 연구하고 있다.
○ 2011년 기준, 녹조모델 <AlgaeFarm>의 주요 알고리즘이 개발된 상태이며, 어류행동 모델인 <FishFarm ver.1.0>까지 개발 완료되었다.
라. 기타연구
○ 서울대학교(2003)는「생지화학모델링을 통한 통합 해양자원 관리 기반 구축 연구」사 업에서 동해의 생태 모사를 위하여 북태평양을 대상으로 개발된 Box 모델 NEMURO와 북해를 대상으로 개발된 1차원의 PROWQM 모델, 남중국해를 대상으로 개발된 3차원의 SCS 모델의 구조/코드를 분석하고 계량화된 생태인자를 초기 값으로 하여 실험하였다.
○ 이대인(2004)은 진해만 해역에서 발생하는 적조발생역과 물질집적공간을 진단하기 위 하여 생태-유체역학 모델, 즉 생태계모델(EUTRP-2nd, 일본)과 해수유동모델 (COSMOS-4th) 실험을 실시하였다.
○ 권철휘 등(2009)은 아산만 해역으로 방류수가 배출될 경우에 대하여 생태-유체역학모 델을 이용하여 아산만 해역의 5개 정점에 대한 화학적 산소요구량, 용존 무기질소 및 용 존 무기인에 대한 장기 수질 변화를 예측하였다.
○ 이종희 등(2008)은 NEMURO 모델을 사용하여 북부 동중국해의 영양염과 플랑크톤의 계절적 변동을 분석하였으며, 2002년부터 2005년 사이의 플랑크톤 생산량과 생체량을 추 정하였다.
○ 이원찬 등(2002)은 패류 양식 해역의 서식 환경과 양식 생물 간의 상호 관계를 파악 하고 지속적인 생산 방안을 찾기 위하여 굴 성장과 관련된 인자를 고려하여 기존에 개발 된 생태계 모델인 EUTRP2 모델을 이용하여 환경용량산정 모델을 구축하였다.
○ 송규민 등(2007)은 황해 투기해역에서 대증식의 생성과 소멸의 원인을 파악하고자 접 합된 수온-생태계모델을 이용하여, 1998년부터 2000년까지의 봄철 식물플랑크톤 증가 현 상 재현을 통해 원인을 파악해 보았으며, 더 나아가 대증식의 기작과 원인이 되는 주요 인자와의 관계를 알아보았다.
○ 이상 살펴본 바와 같이 국내에서의 생태계모델 연구는 황해, 남해 연안에서의 국지적 인 모델 적용을 통한 연구 또는 동해에서의 실험적인 연구에 국한되어 왔으며 따라서 황 해 전체를 포괄하는 융·복합적인 연구, 그리고 다양한 부분모델들을 통합하는 독자적인 모델링시스템 구축이 필요하다.
3.1. 한국 지역해 시스템 모형 개선
목적달성 도움요인 목적달성 저해요인
내 부 요 인
강점(Strength)
- 생태계 시스템 이해에 대한 관심 증 대
- 환경 및 기후변화에 따른 미래 변화 예측 요구 증가
- 관심인력 증가 및 국가 경제력 뒷받 침
- 다학제적 접근에 대한 합의 가능성 증가
- 물리-생지화학 모형 개발 및 적용 경험
약점(Weakness)
- 새로운 분야로의 진출에 대한 불확실 성
- 연구진들의 경험부족 및 학제간 소통 문제
- 해양환경의 시공간적 변동 및 변화에 따른 이해 부족으로 인해 내외적인 합의 도출 어려움
- 생태-물리 접합 전문가 부족
- 일부해역, 특정기간에 국한된 관측 자 료
- 생지화학 자료동화 관련 기술 취약 외
부 요 인
기회(Opportunity)
- 국제협력 활성화 및 국제교류 기회 확대를 통한 선진 기술 도입 가능성 증가
- 선진 사례를 간접경험으로 활용 - 국가 경쟁력 상승
- 해양순환 예측 모델 발전
- 생지화학 모델에 대한 사회적 관심 증대
위험요소(Threats)
- 국가 경제 발전 둔화 가능성 존재 - 장기적이고 안정적인 연구지원 필요
핵심기술 국외/외부기관 우리 현황
물리-생지화학 결합 해양시스 템 모델링
자체 개발 및 수립 능력 보유
자체 수립 능력 보유
모델 적용 및 개선 능력 보유
○ 기존 물리-생지화학 결합 동아시아 해양시스템 모형(MESEA)에서 기초생산력 도출 및 재현 평가
과거 재현 기간: 1981~2015년 수평해상도: 1/5도 이상
○ 하위생태계 모형 인자 개선을 통한 기초생산력 과거 재현 품위 개선
○ 남중국해 및 북서태평양 해역을 포함하는 확장 모형 개발 (2단계 이후)
○ 저서 생태 모듈접합 및 영역확장 개발(2단계 이후)
○ 규조류내 EPA 직접 모델링(2단계 이후)
그림 3-12: 기존 물리-생지화학 결합 동아시아 해양시스템 모형(MESEA)에서 기초생산 력 도출 및 재현 평가
3.2. 한국 지역해 시스템 모형 활용 영향 평가
○ 물리-생지화학 환경 변화에 따른 기초생산력 변동 역학 이해
- 일사량, 밀도 약층 변화에 대한 기초생산력 변동 분석
○ 양자강수 변동에 따른 기초생산력 변동 영향 평가 실험 및 분석
○ 영양염 대기 침적에 따른 기초생산력 변동 영향 평가 실험 및 분석
그림 3-13: 한국 지역해 시스템 모형 활용 영향 평가
3.3. 규조류내 필수 지방산(EPA) 정량화를 위한 식물플랑크톤 기능군별 기초생산력 산정
○ 크기에 따른 식물플랑크톤 기능군 분류 및 규조류 분리 - 각 식물플랑크톤 기능군별 기초생산력 산정
○ 규조류내 필수지방산(EPA) 정량화 방법 개발 - 규조류내 필수지방산 정량화 기법 개발
○ 기초생산력으로부터 상위영양단계와의 연계
- 규조류에서 생산된 EPA의 상위영양단계로의 이동 모델링 기술 개발
그림 3-14: 규조류내 필수 지방산 정량화를 위한 식물플랑크톤 기능군별 기초생산력 산 정 방법
4.1. 연구추진 방향 및 전략
○ 국제 공동연구 및 협력을 통한 모델 수립 및 자료 확보
○ 국내 컨소시엄 구성을 통한 황해 환경모니터링 표준정점 관측 및 자료공유
○ 현장관측 - 위성자료 - 모델링의 효과적인 연계
○ 기존 문헌 조사를 통한 자료 확보
○ 입력자료 → 모델링 → 역학 및 기작 예측 → 기술개발 및 개선 → 현장 및 위성 관 측 → 입력자료 개선과 같은 선순환 고리와 계절변동성 → 과거 중장기변동성 → 미래 변화 예측과 같은 단계별 목표를 매트릭스 구조로 체계화한 연구체계도 활용
4.2. 연차별 목표 및 내용
1차년도: 한국 지역해 시스템 모형 개선
2차년도: 한국 지역해 시스템 모형 활용 영향 평가
3차년도: 규조류내 필수 지방산(EPA) 정량화를 위한 식물플랑크톤 기능군별 기초생산력 산정
5.1. 미래 비전
○ 물리-생지화학 결합 해양시스템 모델링 기술 확보
○ 우리나라 주변 해역의 기초생산력 변동에 대한 이해 및 관련 역학 규명
○ 기후 및 환경변화에 따른 기초생산력 변화 예측을 통한 국가적 대응전략 수립
제 4 장 세부과제 III: 기존 전구 및 지역 모델의 기초생 산력 재현력 평가
인간을 포함한 해양의 대부분 상위포식자는 성장과 생존에 필수적인 중요 영양소를 해양 생태계의 먹이망을 통하여 얻고 있다. 먹이망을 통한 유기물 생산의 기저에는 식물플랑크 톤의 광합성이 있으며 어획량의 상한은 기초생산에 의해 제한된다는 것이 전세계 LME 자료 분석에서 밝혀진 바 있다 (Sachot et al., 2012). 기후변화에 따라 해양의 물리구조가 변하게 되고 이에 의해 고위도를 제외한 전역에서 기초생산이 줄어들게 되면 어획량이 감소할 수 있다는 전망이 나오고 있다. 특히 현재의 CMIP5 모델의 다수가 이러한 전망 을 제시하고 있다. 그러나 전구기후모델의 다수가 현재로는 대륙붕에서 일어나는 복잡한 과정을 재현할 수 없기에 한국주변해와 같은 중위도 대륙붕역의 예측은 불확실하다.
기초생산의 감소는 어획량의 단순감소라는 양적인 감소 뿐 아니라 필수 영양소의 감소라 는 질적인 문제도 수반한다. 그동안 해양식량자원에 있어 양적문제가 주로 다루어진 반면 최근 질적인 문제도 조금씩 부각되고 있다. 인간을 포함한 해양의 대부분 상위포식자는 성장과 생존에 필수적인 중요 영양소를 해양생태계의 먹이망을 통하여 얻고 있으며, 특히 포유류와 어류의 초기 두뇌발달과 성장을 위해 필수적 영양소인 오메가-3 지방산은 일부 식물 플랑크톤만이 합성할 수 있기에 이들 영양소의 절대량(상위 포식자로의 공급량)은 이들 식물플랑크톤의 광합성량(생산량)과 직접 연관되어 있다 (Holman, 1998; 그림 4-1).
세부과제 I, 세부과제 II를 통하여 한국주변해에 적합한 기후/물리/생태 모델의 개발/개선 이 이루어지고 이를 토대로 기초생산력의 미래 변화에 대한 신뢰할 있는 예측이 만들어 진다면 그 다음 단계는 기초생산력의 변화가 상위의 어류까지 어떻게 전달되고 수산자원 에 어떤 변화를 가져올지 예측하는 것이다. 이러한 변화는 양적/질적, 두 가지에서 일어
나므로 이 세부과제 III에서는 미래의 해양식량자원의 양적/질적 변화 예측도를 작성하고 이를 관련자와 정책입안자에 제공하는 것을 목표로 한다. 총 기초생산력의 변화에서 양적 변화를 추산한다. 또한, 기초생산을 담당하는 식물플랑크톤 기능군의 변화도 예측하여 기 능군의 변화에 의한 필수 영양분(오메가-3 지방산)의 시공간적인 해양 공급량 산정 및 지속이용가능성을 평가하여 해양식량자원의 질적변화에 대한 예측도를 작성한다.
기초생산에서 각 영양준위를 거쳐 상위 포식자에 전달되는 부분, 즉, 잠재적 어획량을 계 산하는 방법은 여러 가지 방식이 있다. Ryther (1960)는 기초생산력에 각 영양단계 별로 에너지 전달효율을 곱하여 먹이사슬의 종류에 따라 잠재어획량이 어떻게 달라지는지를 고찰하였다. Ryther (1960)의 초기연구이래 기초생산과 어획량과의 관계를 다룬 연구가 이루어져 왔다. 먹이망 모델 (Ecopath, Ecosim)들은 생태계의 주요 격실에 대해 질량보존 법칙을 적용하여 격실 간의 에너지 이동/분배를 계산하는 방식이며 소프트웨어가 개발되 어 누구나 활용할 수 있다. 이를 활용하기 위해서는 에너지 입력과 각 격실 간의 전달효 율에 대한 값을 알고 있어야한다.
그림 4-1:. 주요 오메가-3 지방산의 화학적 구조 및 번 호는 명명법(이중결합위치)에 사용하는 탄소의 번호 매 김 순서(특히, eicosapentaenoic acid는 주로 규조류가 합성, 반면 docosahexaenoic acid는 주로 와편모조류가 합성)
질량보존 방정식 이외에도 체장분포 모델을 이용하여 에너지 전달을 계산 하는 연구도 이루어져 왔다. Ward et al. (2012)는 플랑크톤의 세포체장 모델을 개발하여 전구 모델에 적용하였다. 이를 이용하여 빈영양해역에서는 주로 영양염 제한에 의한 상향조절 (bottom-up control)이 이루어 지고 부영양해역에서는 포식에 의한 하향조절 (top-down control)이 일어난다고 주장하였다.
그림 4-2: 질량보존식을 이용한 먹이망 모델의 예
유기물 또는 에너지 전달이 주로 양적인 측면을 다룬다면 최근에 와서 해양식량자원의 질적인 측면에 대한 연구가 시작되었다. 오메가-3 지방산인 eicosapentaenoic acid (EPA;
20:5ω3)는 동물의 면역반응을 조절하는 에이코사노이드계(eicosanoids)물질의 전구물질로 서 해양에서 규조류 만이 합성하는 것으로 알려져 있다. 따라서, 해양에서 규조류의 생체 량과 뚜렷한 비례관계를 가지는 것으로 알려져 있기에 실해역의 규조류 생체량을 통하여 EPA의 공급량을 산정할 수 있다(그림 4-3, 4-4).
따라서 생태계 모델링이나 해색위성자료를 활용하여 특정 식물플랑크톤(규조류)의 시공 간적인 분포와 생체량을 관측/재현/예측할 수 있다면, 오메가-3 지방산인 에코사펜타노익 산(EPA)의 공급량을 다양한 시공간적인 범위에서 평가할 수 있으며, 먹이망을 통해 상위 포식자와 인간에게로의 공급량을 추정할 수 있을 것이다(Budge et al., 2014; 그림 4-5).
하지만 아직 EPA 함량과 규조류 생체량(Carbon)간의 관계, 환경조건과 지역에 따른 규 그림 4-3: 체장 모델의 예 (Ward
et al., 2012)
